1.1.2 核心愿景：降低大模型使用门槛（"Docker for LLMs"）

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1.1.2 核心愿景：降低大模型使用门槛（"Docker for LLMs"）我们常把大模型比作“数字时代的核反应堆”——能量惊人，但启动复杂、运维苛刻、辐射危险。它需要高精度的临界质量（千亿级参数）、持续稳定的中子通量（FP16/BF16混合精度训练流）、多重屏蔽的冷却系统（NVLink拓扑+显存零拷贝通道），更别提那套价值百万美元的控制棒阵列（分布式训练框架、梯度裁剪策略、通信压缩算法）。而绝大多数开发者，手里只有一台32GB内存的MacBook Pro，或一台租来的A10g单卡云实例。他们不是不想用大模型，是连反应堆的防护门都推不开。